‫予測配列はできましたが､ 次はそれをKaggleの投稿形式にする必要があります｡
‫だから､ このビデオではそれを目指すことになります｡
‫それでは､ テストデータの作成に取りかかりましょう｡
‫Kaggleの予測値を設定します｡
‫サンプル投稿を見ると､ 必要なものはなんとなくわかっていて､ テスト画像のファイルIDを示すIDカラムが必要なこともわかっています｡
‫犬種ごとの列が必要なことも､ 予測確率が必要なことも分かっていますが､ 今のところ､ そのようなことはありません｡
‫これらの数値がすべて入った配列ができました｡
‫基本的には､ このように予測確率の配列をデータフレームにセットして､ CSVでエクスポートし､ それをKaggleにアップロードする必要があります｡
‫では､ それを書いてみましょう｡
‫実は､ ここにちょっとリンクを貼っておきます｡
‫カーギル社が望むもののうち
‫評価する｡
‫了解しました｡
‫これは､ あくまでもサンプルとして提出するもので､ このような形でなければなりません｡
‫Kaggleのサンプル投稿を見ると､ 次のようなことがわかります｡
‫私たちのモデルを求めているのです｡
‫での予測確率の出力｡
‫ID列と異なる犬種ごとの列を持つDataFrameです｡
‫まあ､ 実際にはデータフレームではなくCSVなのですが､ そこはちょっと言い方が間違っていることもありますね｡
‫そして､ これをどうするのか？
‫自分たちでガイドを書こう｡
‫そこで､ この形式でデータを取得するために
‫これは､ インプットとアウトプットを準備するという､ 私たちの大好きなこの小さなグラフィックの証です｡
‫これでインプットとの連携ができたわけです｡
‫鉄道模型の保存と再読み込みを行いました｡
‫今､ 私たちは予測を立てたことを次々と発表しています｡
‫私たちは､ アウトプットの準備､ 特にKaggleに向けたアウトプットの準備をしています｡
‫創っていきます｡
‫pandasのdataframeで､ IDのカラムと､ 犬種ごとのカラムがあります｡
‫そして､ ファイルパスからテスト画像のIDを抽出して､ ID列にデータを追加していきます｡
‫そして､ それぞれの犬種の列に予測確率というデータを追加していきます｡
‫そして､ そのデータフレームを次のようにエクスポートしたいと思います｡
‫Kaggleに提出するためのCSVです｡
‫これが私たちの目指すところです｡
‫そして､ probabilitiesのスペルが間違っている｡
‫スタンダードなダニエル｡
‫タイポ
‫KING ちょっとした秋の寄り道もいいものです｡
‫わかりました｡
‫では､ 最初のステップ､ pandasのデータフレームを作成してみましょう｡
‫昔､ パンダのコーナーで空のカラムで経験したことがあるんです｡
‫そこで､ DFイコールPDのデータフレームを広げて行きます｡
‫予測データフレームの標準的な命名法では､ DF Predsデータフレームまたは予測データフレームのカラムは､
‫IDと同じになります｡
‫プラス
‫犬種ごとのコラムが必要です｡
‫そこで､ 1つのリストユニークな品種を行うことにします｡
‫そして､ ユニークな品種のリストがどのようなものか､ お見せしたいのです｡
‫ユニークな品種をリストアップする｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫だから､ そこにIDが加われば｡
‫試してみよう｡
‫と言いたいところだが､ おっとっと｡
‫もう一度､ トリガーハッピーを｡
‫プラス
‫これでよしとしよう｡
‫IDプラスリスト ユニークブリード
‫それは､ 私たちのためにあるコラム名です｡
‫これをコメントアウトして､ Preds DFのヘッドをチェックアウトすると､ カラム名がたくさんあるだけの空っぽの状態になっているはずです｡
‫それが､ IDにオフして､ 個性的な品種を順番に並べているのです｡
‫私たちは､ これをやり遂げました｡
‫だから､ 絵文字を入れること｡
‫わかりました｡
‫ファイルパスからテスト画像IDを抽出し､ ID列にデータを追加する｡
‫それはもう済んでいることだと思います｡
‫しかし､ 私たちがやるべきことは､ もう一度やり直すことかもしれません｡
‫テストファイル名｡
‫しかし､ IDを取得する方法は､ 以下の通りです｡
‫これを抜き出したいのです｡
‫そこで､ これに対して少し派手な正規表現を行うことができます｡
‫でも､ 別の方法を紹介します｡
‫予測データフレームにテスト画像IDを追加する｡
‫そこで､ テストパスを行ってみたいと思います｡
‫テストパスはすでに作成されているのか？
‫しました｡
‫なるほど､ 素晴らしい｡
‫では､ テストIDを取得しましょう｡
‫つまり､ これはテストファイルへのパスであり､ テストIDはそれと同じになります｡
‫Oのドットパスのリスト内包｡
‫そして､ それは何なのか？
‫テキストを分割して表示します｡
‫これが何をするものなのか､ ちょっとお見せしましょう｡
‫テキストを分割し､ o's dot list dir test pathのpathに対応｡
‫それは正しいはずです｡
‫どのように例を示せばいいのでしょうか？
‫なるほど｡
‫パスの停止､ テキストの分割
‫テストファイル名を取得したい｡
‫ゼロです｡
‫さて､ この作品｡
‫これでよしとしよう｡
‫なるほど｡
‫そのため､ パスの最後の少しを分割していますが､ 必要なのはこれだけです｡
‫そのため､ テストパスだけに対して行う必要があるわけです｡
‫そこで､ このテストフォルダをそのまま見ていきたいと思います｡
‫さて､ ここでは表示されませんね？
‫なぜなら､ 読み込みに時間がかかる画像がたくさん入っているからです｡
‫そして､ CoLab､ これが何をするものなのか､ 私を信じてほしいのです｡
‫どうせなら､ 実際に見てみよう｡
‫テストID
‫これは使えるのか？
‫疑わしい場合は､ コードを実行してください｡
‫了解です｡
‫実は､ JPEGのビットは必要ないんです｡
‫そこで､ これからしなければならないことは､ それぞれの最初の要素だけが欲しいということです｡
‫だから､ そこに小さなゼロのインデックスをつけることになる｡
‫そして､ これがどうなるかを見てみましょう｡
‫それが､ 私たちの目指すところです｡
‫テストID
‫そこに大きなプリントはいらない｡
‫だから､ 私がやることは､ ただプレスに行くことです｡
‫DF では､ ここからデータフレームを取り出します｡
‫テストIDでIDカラムを作るんだ｡
‫そのため､ このセルを3回動かすのは少しやりすぎだと思います｡
‫でも､ それでいいんです｡
‫データを操作するときにいつもするように､ DFの頭の部分をチェックしてみましょう｡
‫なるほど｡
‫そこで､ いくつかアイデアを出してみました｡
‫あとは､ 各犬種の予測確率をすべて足し合わせればよい｡
‫さて､ どうすればいいのでしょうか｡
‫ん？
‫ちょっと考えてみてほしいんです｡
‫何があるのか？
‫予測値､ 確率の配列であるテスト予測値があります｡
‫何があるのか？
‫それは､ さまざまな犬種のリストです｡
‫個性的な三つ編みが揃っています｡
‫もちろん､ そうです｡
‫そこで､ 予測確率を加算する｡
‫これは楽しみだ｡
‫最初の本格的なディープラーニングモデルをKaggleに提出できるまで､ あと少しというところまで来ています｡
‫頭のてっぺんからつま先まで､ すべての工程を行ったので､ 気合が入っているのが伝わると思います｡
‫これは個性的な品種の幅dfを評価するものなので､ 品種の列をすべて評価することになります｡
‫そして､ それをそのまま設定したいのです｡
‫これはテスト予測はdfドットヘッドを広げると簡単に見てください｡
‫そして私たちは､ もうおしまいです｡
‫みなさん､ ぜひやってみてください｡
‫それを提出したサンプルと比較するのです｡
‫もちろん､ この状態がずっと続くわけです｡
‫しかし､ 私たちのものは､ 私たちが作ったモデルを使っています｡
‫数字は違うだろうけど､ それでいいんだ｡
‫では､ Kaggleに提出するために､ CSVにエクスポートしてみましょう｡
‫pandasのdataframeをcsvにエクスポートするには？
‫CSVを使用しています｡
‫もちろん､ 私のドライブに行きたいです｡
‫私は犬のビジョンに行くと､ 私はちょうど多分秋のモデル予測提出1 CCとして保存するつもりですまたは多分我々は自分自身に私の戦いを教えてください｡
‫ネットになります｡
‫方法です｡
‫ドットcsvで､ インデックスはいらない｡
‫つまり､ indexはfalseに等しい｡
‫ここに行こう｡
‫今やっていることをそのまま書きます｡
‫予測データフレームを保存して､ Kaggleへの提出を確認することができます｡
‫これで救われるのか？
‫祈っています｡
‫はい､ もちろんそうなります｡
‫さて､ この中を覗いてみましょう｡
‫私たちのファイルでは
‫あ､ もしかしてグリッチアウトしちゃったのかな｡
‫そこにCSVを保存したところです｡
‫もしかしたら､ カーラボは私たちのことを見失っていたのかもしれませんね｡
‫カーラボのウィンドウが再読み込みされるまで少し待って､ このフォルダにアクセスできるようになったらまた戻ってきます｡
‫なるほど｡
‫戻ってきました｡
‫放送が少し中断してしまい､ 申し訳ありませんでした｡
‫テストフォルダを開くことにしたため､ 私のラボウィンドウがおかしくなったようで､ それを閉じなければならず､ また一時停止しなければならないかもしれません｡
‫1/2.
‫わかりました｡
‫3度目の正直である｡
‫私たちは戻ってきました｡
‫そのため､ コラボウィンドウで開くフォルダには十分な注意が必要です｡
‫データでいっぱいなら､ ア｡ k. 1万枚以上の画像があると､ コラボノートがフリーズしてしまいます｡
‫これでよしとしよう｡
‫モデル予測用｡
‫まあ､ そこでは全体を見ることはできないんですけどね｡
‫あ､ これだ｡
‫そして､ そこにあるのはCSVファイルだけです｡
‫だから､ もし私たちが望むなら､ 私たちが望むものをダウンロードすることができます｡
‫だから､ それが通るのを待つしかないんです｡
‫これが完全にダウンロードされるまでは､ 動画のスピードアップをします｡
‫了解です｡
‫これがフルダウンロードされるわけです｡
‫ダウンロードをクリックするだけで､ あとは待つだけでした｡
‫時間は1分ほどで､ それほど長くはかかりません｡
‫これは約30メガバイトのcsvです｡
‫私のダウンロードフォルダまで来れば｡
‫ここに来れば｡
‫ああ､ 30メガバイトのESVくらいだから､ 1万件の予測か｡
‫今､ 私たちはそれを手に入れたのです｡
‫このコンペティションはすでに終了しているので､ Kaggleに移動してレイトサブミッションを行いましょう｡
‫そこには､ 5日前に私が優勝した過去が見えます｡
‫では､ アップロードしてみましょう｡
‫これが有効であることを示したい｡
‫オープン
‫先ほどダウンロードしたCSVを選択しているところです｡
‫貫通するんです｡
‫投稿内容を簡単に説明してください｡
‫トランスファーラーニングをしよう
‫それは､ モバイルネットの学習を移管していたことから､ そう呼んでいます｡
‫彼らも？
‫ドッグビジョン､ ベイビー
‫そして､ サブミッションを作成し､ それを採点してくれるのです｡
‫さて､ これで何かあったのでしょうか｡
‫ああ20｡
‫だから､ 次作でこれを倒すことが目標になる｡
‫そして､ リーダーボードに戻ると｡
‫私たちが登場した場所をご覧ください｡
‫リーダーボードの公開スコアはゼロだろう｡
‫うーん｡
‫0点の人がいる大会は､ かなり怪しいと思いますね｡
‫そのため､ 実際にスコアをハッキングすることができます｡
‫だから､ ここに提出するのが遅くなっても､ あまり心配しないでください｡
‫次の目標は､ あくまでも自分のスコアを下げることです｡
‫また､ 私の投稿例のCSVが必要な場合は､ 結果欄でこれをリンクしておきますね｡
‫きっと私と同じ点数が出るでしょう｡
‫私たちの次のステップ｡
‫このプロジェクトでは
‫もし､ このまま延長して新しいモデルに挑戦するとしたら､ リーダーボードを気にするよりも､ 元のスコアに勝つことでしょう｡
‫ストレートアウェイは､ 最初に自分のスコアを打ち始めるときに焦点を合わせる｡
‫さて､ ここまででKaggleコンペティションに向けた本格的な予測の作り方を見てきました｡
‫しかし､ それは私たちの本来の目的ではありません｡
‫まあ､ そんな感じです｡
‫私はすぐに嘘をつきました｡
‫このノートは何という名前ですか？
‫ドッグビジョン
‫つまり､ 犬の画像があれば､ その犬種を特定することができる､ という問題です｡
‫カフェで犬の写真を撮ったとき､ その犬の犬種を知りたくなる｡
‫だから
‫自分のカスタム画像に予測を立てられるようにしたいのでしょう｡
‫では､ Kaggleがテストセットやトレーニングセットで与えてくれた画像だけでなく､ 自分の犬の画像があったらどうでしょう？
‫たまたま飼っている犬や､ カフェで見かけた犬がとてもかわいくて､ 何の犬種か知りたくなりました｡
‫写真を撮って､ 機械学習モデルとこのノートに戻ってきたら､ 私のモデルを使ってどんな犬種なのか見てみたいというわけです｡
‫では､ その方法を次のビデオで見てみましょう｡
‫カスタムイメージの予測を行う｡